近年來什么最火？大數據與云計算當然是首當其沖，有很人覺得大數據這個概念太過于虛幻，不太切合實際，其實大數據時代才是未來發展的必然趨勢。不管你從事什么職業什么行業掌握住數據才能把握住用戶。對于網站來說，只有掌握住網站的數據才能正確的分析出用戶的行為習慣，喜好和用戶真正所需要的。話不多說，我們接著介紹網站優化方案之網站用戶數據分析。

一、用戶的來源。

1.訪問我們網站的用戶都是從那些網站過來的？這項數據可以從網站后臺技術記錄的LOG中分析得出。（虛擬網絡來源）

2.訪問我們網站的用戶都是來自現實中的哪些省份？這項數據可以從網站后臺的IP地址記錄中分析出。（真實地域來源）

二、網站造訪人次。

1.網站每月造訪總人次。這項數據來源于后臺的LOG分析。

2.網站每日造訪總人次。這項數據來源于后臺的LOG分析。（以上均以IP個數為準）

3.網站每日每個欄目、每篇文章的造訪人次。這項數據來源于后臺的LOG分析。

三、用戶年齡。

訪問我們網站的用戶都是在哪些年齡段？具體可以分為15—18歲，18—21歲，21—25歲，26—30歲，30歲—35歲，35歲以上。這項數據來源于網站的人工調查分析。

四、用戶職業。

訪問我們網站的用戶職業分布。大致可分為：學生、上班族白領、自由職業者、政府機關干部、IT賣場服務、高科技產業服務等等。可具體根據網站的定位來進行細分化調查。這項數據來源于網站的人工調查分析。

五、用戶習慣。

1.用戶瀏覽我們網站的習慣，主要包括：新聞欄目內容的排列，服務操作的使用是否方便、整體業面的布局使用是否方便、瀏覽新聞的時候是覺得哪里不適合您的瀏覽習慣？等等。具體可以根據各自網站的特點進行細分化。這項很重要，大部分用戶在互聯網上已經養成了一定的瀏覽和訪問的習慣。符合他們習慣的設計服務，會粘住這些用戶。這項數據來源于網站的人工調查分析，與網站后臺技術分析。

2.用戶習慣于每天什么時間瀏覽我們的網站？也就是大部分訪問網站的登陸時間。這項數據必須要求精確。模糊、大概、可能這樣的詞語不可以使用，否則這項數據將失去意義。這項數據來源于網站的人工調查分析，與網站后臺技術分析的結合。

3.用戶習慣于在我們的網站上停留多久？也就是大部分用戶在我們網站直到關掉我們站點中間停留的時間，這部分數據可以充分的說明，我們網站的內容做的是否對用戶的胃口，內容的質量是否對比上周有提高？內容是否具有粘滯力。這是最有說服力，也最客觀的分析數據。這項數據來源于網站的人工調查分析，與網站后臺技術分析結合的方式來獲得。

六、用戶所最喜歡的網站服務。

用戶最喜歡的網站服務是什么？是商城？是渠道信息？是RSS服務？是論壇社區？是硬件信息？是軟件技術信息？等等……這項數據可以充分的了解我們的服務該朝哪個方向努力，該強加哪些方面。

七、用戶最討厭的網站服務。

1.用戶最討厭的網站服務是什么？是商城？是渠道信息？是RSS服務？是論壇社區？是硬件信息？是軟件技術信息？等等……為什么討厭？這點數據是我們如何提高和改變自己服務模式的重要依據。

2.每周評選網站做的最差的欄目，或者服務。讓網站的用戶來評選出，網站每周做的最差的是哪個欄目？為什么差？這個欄目由誰來負責？被用戶評為最差的原因在哪里？這樣分析討論找出原因后，再進行評選，如果一個欄目連續幾周內都被用戶評為最差欄目，那么這個欄目的相關負責人就要受到相應的處罰。必須明確欄目與責任人的關系，否則到時候數據出來了也不好處理。如果處理之后還是最差，那么就是這個欄目本身定位就有問題。再開會討論確立是否需要淘汰。

八、用戶最喜歡的網站活動。

網站活動是聚集網站人氣行之有效的手段，但是至于做什么活動？還是應該由網站的用戶來說的算。通過充分的人工調查，了解了用戶們最喜歡的活動，那么就可以在今后的工作計劃中逐漸安排這些網站活動。以帶動人氣，提高訪問。

九、用戶的建議和意見整理。

在網站的顯眼之處，留出一個用戶可以直接留言給網站的管理者的留言板，這個留言板可以不對外。但務必每周將網站用戶集中反饋上來的意見和建議都整理好，留做會議上討論去粗取精，使網站的工作有明確的改進方向。

對于站長而言，不同的網站提供的內容和服務不同，用戶行為分析的側重點也不盡相同。但是，幾乎所有的網站用戶分析都是基于用戶屬性和用戶詳細行為來展開各種聯系關系或邏輯推理分析。以上網站用戶數據分析中是我自己地的一些見解，你覺得有哪些要補充的？歡迎與筆者探討經驗。

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